ADsP (2과목) 데이터 분석 기획 - 분석 방법론

데이터 분석 방법론 = 분석 프로세스

 

분석 방법론은 상세한 절차(Procedures), 방법(Methods), 도구와 기법(Tools&Techniques), 템플릿과 산출물(Templet&Outputs)로 구성

 

기업의 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소:

고정 관념(Stereotype), 편향된 생각(Bias), 프레이밍 효과(Framing Effect: 문제의 표현 방식에 따라 동일한 사건이나 상황임에도 불구하고 개인의 판단이나 선택이 달라질 수 있는 현상) 등

 

폭포수 모델(Waterfall Model) -> 프로토타입 모델(Prototype Model) -> 나선형 모델(Spiral Model)

 

폭포수 모델

단계를 순차적으로 진행하는 방법

문제가 발견될 시 피드백 과정 수행

이전 단계가 완료되어야 다음단계로 진행

 

프로토타입 모델

폭포수 모델의 단점을 보완하기 위해 점진적으로 시스템을 개발해 나가는 접근 방식

고객의 요구를 완전하게 이해하고 있지 못하거나 완벽한 요구 분석의 어려움을 해결하기 위해 일부분을 우선 개발하여 사용자에게 제공

시험 사용 후 사용자의 요구를 분석하거나 요구 정당성을 점검, 성능을 평가하여 그 결과를 통한 개선 작업을 시행하는 모델

 

방법론의 구성

- 계층적 프로세스 모델의 형태로 구성

- 최상위 계층은 단계로서 프로세스 그룹을 통하여 완성된 단계별 산출물 생성

- 각 단계는 기준선으로 설정되어 관리되어야만 하며 버전관리를 통해 통제

 

KDD 분석 방법론(5)

CRISP-DM 분석방법론(4/6)

-4레벨 구조

최상위레벨(여러 개의 단계(Phases))<=일반화 태스크(Generic Tasks)<=세분화 테스크(Specialized Tasks)<=프로세스 실행(마지막레벨)

-프로세스(6)

구간별 업데이트 = 단계 간 피드백

업무이해<=>데이터 이해

데이터 준비<=>모델링

 

빅데이터 분석 방법론(5)

-3계층: 단계-태스크-스텝

-5단계

시스템 구현이후 평가

 

데이터 분석 방법론